ServiceNow AI Workflow Data Fabric: 2025年の正直な概要

企業の業務効率化のためにAIの導入を検討されているのですね。素晴らしいアイデアです。しかし、おそらく誰もがぶつかる壁に直面しているのではないでしょうか。それは、データが完全に散らかっているという問題です。ヘルプデスク、wiki、チャットツールなど、数え切れないほどのシステムにデータが散在しています。

「データファブリック」という考え方は、そうした散在する情報をすべて一箇所にまとめ上げ、スマートな自動化ワークフローを動かすための統一されたレイヤーを作り出すことを目的としています。

エンタープライズソフトウェアの大手であるServiceNowも、ServiceNow AI Workflow Data Fabricでこの課題に取り組んでいます。これは、企業のデータの「中枢神経系」となるように設計されており、あらゆるデータを接続して、同社の強力なAIエージェントを動かすための燃料とします。

確かに、そのビジョンは素晴らしいものです。しかし、実際にそれを実装するのは非常に困難なプロジェクトです。山のようなサポートチケットを処理するなど、目の前の現実的な問題を解決したいチームにとっては、完全に過剰なスペックとなり得ます。このガイドでは、ServiceNow AI Workflow Data Fabricとは何か、導入に伴う問題点、そして数年がかりのデータエンジニアリング作業なしに結果を求めるチームのための、より軽快な代替案を率直に解説します。

ServiceNow AI Workflow Data Fabricとは？

簡単に言えば、ServiceNow AI Workflow Data Fabricは、組織のデータがどこに存在していても、ServiceNowプラットフォーム上ですべてのデータを接続し、統合するために構築されたシステムです。

その主な目的は、AIエージェントと自動化ワークフローが、会社全体の情報にリアルタイムでアクセスできるようにすることです。最大のセールスポイントは、従来のデータのコピーや移動、複製といった手間なしにこれを実現する点です。彼らはこれを「ゼロコピー」と呼んでいます。AIが昨夜同期された古いデータで作業する代わりに、SnowflakeやDatabricksのようなデータウェアハウス、Oracleのようなデータベース、Google BigQueryのようなクラウドプラットフォームからリアルタイムの情報を引き出すことができます。

最終的な目標は、ServiceNow独自のAIツールに、部門をまたぐ複雑なタスクを処理するために必要な、リッチで文脈に沿ったデータを提供することです。顧客の質問に答えるだけでなく、別のシステムで注文状況を確認し、CRMの記録を更新する、といった一連の作業を一度にこなせるAIエージェントを想像してみてください。それこそが、彼らが提供しようとしている夢なのです。

ServiceNow AI Workflow Data Fabricの主要機能とその仕組み

ServiceNowは、そのアプローチを「接続（Connect）」「理解（Understand）」「実行（Act）」「統制（Govern）」という4つのステップに分けています。これは、膨大な企業データを管理するための非常に論理的な方法と言えるでしょう。

データの接続

まず、すべてのデータソースを連携させる必要があります。このプラットフォームの際立った特徴は「Zero Copy Connectors」です。この技術により、Snowflakeのような外部システムのデータに、コピーを作成することなくリアルタイムでアクセスできます。データは元の場所に留まるため、セキュリティが確保され、常に最新の状態が保たれます。

その他のシステムについては、「Integration Hub」が用意されています。これにはSalesforceやSAPといった主要なツールへの200以上の構築済みコネクタが含まれており、こうしたプロジェクトで通常発生するカスタムAPI開発の手間を削減することを目指しています。IoTデバイスからのイベントやアプリケーションログのようなストリーミングデータがある場合は、Apache Kafkaなどのプラットフォームに接続する「Stream Connect」が利用できます。

データの理解と実行

データが接続されると、プラットフォームはそれを解釈する手助けをします。「ナレッジグラフ（Knowledge Graph）」と呼ばれるものを使って、異なるデータポイント間の関係性をマッピングし、生の情報の海をAIが実際に扱える形に変換します。

ここからが、本来の目的である「実行」の段階です。接続され、文脈化されたデータを活用して、ServiceNow AI Agentsがワークフローを自動化するために展開されます。異なるシステム間で何が起こっているかを完全に把握しているため、通常であれば人間が5つのブラウザタブを切り替えながら行うような、複数ステップのプロセスを処理できます。

データの統制

大企業にとって、データガバナンスは非常に重要です。ServiceNowのデータファブリックは、接続されたすべてのデータに対して単一のアクセスルール、セキュリティポリシー、監査ログを適用することで、これを一元管理します。これにより、データがServiceNow内にあるか外部データベースにあるかに関わらず、誰が何を見られるかを制御できるため、セキュリティおよびコンプライアンスチームにとっては大きな安心材料となります。

ServiceNow AI Workflow Data Fabricの課題：複雑で厄介な代物

完璧に統合されたデータファブリックというビジョンは魅力的ですが、その構築の現実は、時間がかかり、複雑で、高コストになりがちです。ServiceNowは素晴らしいシステムを構築しましたが、それはスイッチを入れればすぐに使えるようなものではありません。

高度な技術力が要求される

ServiceNow AI Workflow Data Fabricを稼働させるのは、本格的なITプロジェクトです。「プラグアンドプレイ」とは程遠いものです。設定プロセスでは、コマンドラインからセキュリティキーペアを生成したり、カスタムSQLクエリを作成したり、ServiceNowと他のデータソースの両方で迷路のような設定画面を操作したりする必要があります。

これは、ビジネスユーザーや一般的な管理者では対応できません。専門のITリソース、データエンジニア、そして数ヶ月に及ぶプロジェクトタイムラインが必要です。サポートチケットのバックログを解消したいだけのチームにとっては、このような設定は導入の障壁となります。

「我々のプラットフォームにすべてを」というアプローチ

ServiceNowは、自社の戦略をかなりオープンにしています。それは、ビジネスのための唯一無二のプラットフォームになることです。Workflow Data Fabricは、その計画の重要な部分です。すべてのデータをServiceNowエコシステムに取り込み、ServiceNowのツールを強化するように設計されています。

その欠点は何でしょうか？それは、ロックインされてしまうことです。既存のヘルプデスクでチケットへの返信を自動化したいだけのサポートチームにとって、Data Fabricを全面的に採用するのは、一部屋だけ必要なのに超高層ビルを買うようなものです。チームがすでに使い慣れ、気に入っているツールやワークフローと衝突する可能性のある、彼らのプラットフォームを中心にプロセスを構築することを強制されます。これは、かなり制約の多い大きなコミットメントです。

不透明な価格設定と隠れたコスト

ServiceNowのようなエンタープライズプラットフォームにおける最大の懸念点の1つは、価格が公開されていないことです。彼らのサイトに価格ページは見当たりません。代わりに、カスタム見積もりを得るためには、長いセールスプロセスに付き合う必要があります。このプロセスでは、ライセンス料、必須のプロフェッショナルサービス、その他予期せぬコストが次々と明らかになることがよくあります。

このため、単一のチームや部門が、会社全体で大規模なイニシアチブを承認してもらうことなく、ソリューションの予算を立てたり、試したりすることはほぼ不可能です。

では、もしエンタープライズレベルの大掛かりな手間をかけずに、AIサポートエージェントのために統合されたナレッジのメリットを得られるとしたらどうでしょうか？ここで、eesel AIのような、より焦点を絞ったソリューションが真価を発揮します。

ServiceNow AI Workflow Data Fabricよりもシンプルなサポート自動化への道

全社規模のデータファブリックに取り組む代わりに、すぐに結果を出せる、より実用的なアプローチを取ることができます。

数ヶ月ではなく数分で稼働開始

ServiceNowのプロジェクトは立ち上げに数ヶ月かかることがありますが、eesel AIは驚くほどセルフサービスで利用できるように作られています。ZendeskやJira Service Managementのようなヘルプデスクにサインアップして接続すれば、数分でAIエージェントを稼働させることができます。営業担当者との電話は不要です。

何よりも、eesel AIは既存のヘルプデスクとワークフローに直接組み込まれます。新しいプラットフォームへの移行や、チームの働き方を根本的に変える必要はありません。現在の設定をよりスマートにするだけです。

eesel AIのCopilotがZendeskインターフェース内で直接動作し、エージェントのチケット解決を迅速化します。

本当に重要なナレッジを統合

eesel AIは、サポートチームやITチームにとって最も重要なナレッジソースをまとめることに重点を置いています。過去のチケット、マクロ、ヘルプセンター、そしてConfluenceやGoogle Docsのような社内wikiに即座に接続します。

その最も賢い機能の1つは、過去のサポートでの会話を自動的に学習することです。初日から、ブランドのトーンを学び、よくある問題を理解し、どの解決策が実際に顧客にとって有効だったかを知っています。これにより、AIが何か役立つことをする前に、何週間もかけて手動で情報を教え込むという「空っぽのボット」問題を回避できます。

eesel AIのダッシュボード。Zendesk、Confluence、Google Docsなど様々なナレッジソースが接続されている様子が示されています。

自分のペースでテストと展開

いきなり完全な自動化に移行するのは不安が伴います。eesel AIにはシミュレーションモードがあり、安全な環境で過去の何千ものチケットに対してAIエージェントをテストできます。実際の顧客の問題にどう対応したかを正確に確認し、実際の顧客と対話させる前に、その解決率を確実に予測できます。

これにより、小規模から始めて自信を築くことができます。特定の種類のチケットのみをAIに処理させ、それ以外はすべて自動的に人間のエージェントに引き継ぐように設定できます。慣れてきたら、徐々にAIが処理する範囲を広げ、展開を完全にコントロールできます。

ServiceNow AI Workflow Data Fabricとの価格比較

ServiceNowの価格設定はブラックボックスであり、計画や予算編成を困難にしています。一方、eesel AIはウェブサイト上で透明で予測可能な料金プランを公開しています。

ServiceNow AI Workflow Data Fabricは最適なツールか？

ServiceNow AI Workflow Data Fabricは、大規模な全社的データプロジェクトのために構築された野心的なプラットフォームです。もしあなたがフォーチュン500企業で、数年がかりのデジタルトランスフォーメーションを開始するのであれば、それは戦略の価値ある一部となる可能性があります。

しかし、その複雑さ、コスト、そして「すべてを内包する」アプローチは、カスタマーサポートの改善やITサービスデスクの効率化といった特定の問題を解決しようとしているチームにとっては、遅くて扱いにくいソリューションとなります。そうした目標のためには、よりアジャイルで焦点を絞ったツールの方が、はるかに早く目的を達成できるでしょう。

既存のツールを使いながら、ナレッジを統合し、サポートを今すぐ自動化したいチームにとっては、eesel AIのようなソリューションが賢明な選択です。巨大なデータエンジニアリングプロジェクトの頭痛の種なしに、接続されたデータの力を手に入れることができます。

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大規模なデータプロジェクトを始めることなく、サポートを自動化するのがいかに簡単か、見てみませんか？

eesel AIを使えば、ナレッジソースを接続し、過去のチケットでどのように機能するかを確認し、最初のAIエージェントを数分で稼働させることができます。

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